Obseria vs Dynatrace

Funktionsvergleich

Obseria als Dynatrace Alternative: die Kurzfassung

Dynatrace und Obseria sind sich architektonisch ähnlicher als die meisten Plattformen in diesem Markt. Beide speichern Telemetrie in einem indexfreien Lakehouse mit Schema-on-Read, beide nutzen eine Pipe-basierte Abfragesprache, beide erstellen automatisch eine Live-Topologie und setzen darauf kausale KI ein. Wenn Sie eine Dynatrace Alternative prüfen, entscheidet daher selten der reine Funktionsumfang. Entscheidend sind das Vertragsmodell, die Frage, ob proprietäre Autoinstrumentierung oder OpenTelemetry im Zentrum stehen soll, und wo Ihre Daten liegen müssen. Die folgenden Angaben beruhen auf der öffentlichen Preisseite und Dokumentation von Dynatrace, Stand Oktober 2026.

Preismodell: Plattform-Subscription oder Abrechnung pro Signal

Dynatrace vertreibt die Dynatrace Platform Subscription (DPS). Laut Preisseite verpflichten sich Kunden zu einem jährlichen Mindestvolumen und verbrauchen dieses, indem sie beliebige Funktionen zu Rate-Card-Preisen nutzen. Höhere Commitments senken den Stückpreis, Mehrverbrauch wird zu denselben Sätzen abgerechnet, und die Zahl der Nutzer ist unbegrenzt. Die Rate Card nutzt mehrere Einheiten: Hosts bzw. Host-Stunden für Infrastructure Monitoring, Memory-GiB-Stunden für Full-Stack Monitoring, Pod-Stunden für Kubernetes, Sessions für Real User Monitoring sowie GiB ingestiert, GiB-Tage gespeichert und GiB gescannt für Logs, Traces und Events. Bei Logs wählen Sie zwischen Pay-per-Query und Aufbewahrung mit gebündelten Abfragen.

Die Stärke von DPS ist die Flexibilität innerhalb eines Budgets: Teams können Ausgaben zwischen Funktionen verschieben, ohne neu zu verhandeln. Im Gegenzug planen Sie ein Jahres-Commitment im Voraus, und für die Prognose müssen Speichergrößen, Pod-Anzahl, Datenvolumen und Abfrageverhalten modelliert werden.

Das Modell von Obseria ist rein nutzungsbasiert und hat weniger Dimensionen:

• Logs, Spans und RUM-Web-Events: 0,060 $ pro Million ingestiert, 0,540 $ pro Million gespeichert, 30 Tage Aufbewahrung.
• Metrik-Datenpunkte: 0,020 $ pro Million ingestiert, 0,180 $ pro Million gespeichert, 13 Monate Aufbewahrung.
• Synthetic-API-Checks: 0,20 $ pro tausend Ausführungen. Agent Credits für Intelligence: 0,60 $ pro Credit.
• Keine Dimension für Hosts, Arbeitsspeicher oder Seats. Gefilterte Daten kosten nur die Ingestion, alle Funktionen sind enthalten.

Organisationen mit zentralem Einkauf und stetigem Wachstum schätzen oft ein festes Plattformbudget. Teams, die klein starten, nur für tatsächliche Daten zahlen und Hosts nicht nach Arbeitsspeicher dimensionieren wollen, bevorzugen meist die Abrechnung pro Signal.

Datenmodell und Speicherung

Dynatrace beschreibt Grail als Data Lakehouse, das Daten ohne Indizes und ohne Schema-Verwaltung speichert und mit der Dynatrace Query Language (DQL) abgefragt wird. Obseria Lake folgt demselben Prinzip: indexfrei, Schema-on-Read, Petabyte-Maßstab, mit Datenschutzkontrollen auf Feldebene. In der Praxis entfällt bei beiden die Index-Planung älterer Log-Plattformen.

Unterschiede zeigen sich im Detail. Obseria bietet drei Abfragesprachen: OQL für Pipe-basierte Analysen über alle Signale, PromQL für Teams mit Prometheus-Hintergrund und SQL für Analysten. Obseria Pipeline filtert, reichert an, maskiert personenbezogene Daten und routet beim Ingest; gefilterte Daten werden nur mit der Ingestion berechnet, sodass sich unnötige Daten einfach aus dem Speicher heraushalten lassen.

fetch logs
| filter service == "payments"
| summarize count(), by:{level}

Instrumentierung, OpenTelemetry und Lock-in

Dynatrace ist bekannt für OneAgent, der Hosts, Prozesse und viele Laufzeitumgebungen mit wenig Konfiguration automatisch instrumentiert. Diese Tiefe ist eine echte Stärke, besonders in großen Landschaften mit Legacy-Anwendungen. Dynatrace nimmt zudem OpenTelemetry-Daten an, sodass sich beide Ansätze kombinieren lassen.

Obseria stellt OpenTelemetry in den Mittelpunkt. OTLP ist das native Protokoll, die Semantic Conventions bilden das Datenmodell, und Sie können Ihre Daten jederzeit per OTLP exportieren. Teams mit vorhandenen OpenTelemetry SDKs sehen ihren ersten Trace meist nach 15 Minuten. Der Obseria Agent wird einmal pro Host installiert und erfasst Metriken, Logs, Traces, Profile und Security-Signale; Continuous Profiling läuft mit unter 1 % Overhead. Tail-based Sampling behält die relevanten Traces und begrenzt zugleich das Volumen.

Die Lock-in-Frage ist einfach: Instrumentierung auf Basis von OpenTelemetry ist zwischen Backends portabel, Instrumentierung über einen herstellerspezifischen Agent ist es nicht im selben Maß.

KI und Ursachenanalyse

Dynatrace setzt seit vielen Jahren mit Davis auf kausale KI in der Observability; Davis nutzt die Smartscape-Topologie für die Ursachenbestimmung. Die aktuelle Preisseite führt außerdem agentische Funktionen, die in AI Units abgerechnet werden, mit unterschiedlichem Verbrauch für Chat, Abfrageübersetzung und autonome Analysen.

Obseria Intelligence kombiniert kausale, prädiktive und generative KI auf Basis von Obseria TopoGraph. Agentische Root-Cause-Analysen liefern eine Beweiskette, die Engineers Schritt für Schritt prüfen können. Agent Credits kosten 0,60 $ pro Stück, und Kundendaten werden nie für das Training von KI-Modellen verwendet. Wenn kausale KI für Ihren Betrieb bereits zentral ist, bieten beide Plattformen dieses Modell; vergleichen Sie sie in einer Testphase an Ihren eigenen Incidents.

Datenresidenz und Compliance

Dynatrace SaaS läuft auf AWS, Microsoft Azure und Google Cloud, auch in europäischen Regionen; laut Dokumentation zu Data Security Controls sind einige Regionen, darunter AWS Frankfurt, auf Anfrage verfügbar. Für Kunden, die die Plattform selbst betreiben möchten, gibt es zusätzlich das Betriebsmodell Dynatrace Managed.

Obseria speichert Daten in der EU (Frankfurt, Dublin), in Großbritannien (London) oder in Ihrem eigenen Cloud-Account (BYOC). Zertifizierungen umfassen ISO 27001, 27017 und 27018, SOC 2 Type II, BSI C5 für die EU-Region und TISAX; dazu kommen Unterstützung für DORA, NIS2 und DSGVO, automatische PII-Maskierung, Zugriff auf Feldebene, Audit-Logs und 99,95 % SLA.

Migration von Dynatrace zu Obseria

Da OneAgent automatisch instrumentiert, besteht die Hauptaufgabe darin, diese Abdeckung zu ersetzen. Planen Sie in Stufen: Betreiben Sie den Obseria Agent oder OpenTelemetry Collectors parallel zu OneAgent auf einem Pilot-Cluster, aktivieren Sie die OpenTelemetry-Autoinstrumentierung für Ihre wichtigsten Laufzeitumgebungen und übertragen Sie die DQL-Abfragen, Dashboards und Alerts Ihrer Teams nach OQL. Betreiben Sie beides parallel, bis die Alert-Parität bestätigt ist, und erweitern Sie dann Cluster für Cluster.

Cloud-Services überwacht Obseria agentenlos, für mehr als 300 Services von AWS, Azure und GCP, und der Integrations Hub deckt über 700 Technologien ab. Ein großer Teil der Infrastrukturabdeckung hängt damit gar nicht von einem Host-Agent ab. Nutzen Sie die 14-tägige Testphase ohne Kreditkarte, um Abdeckung und Alert-Verhalten an echten Incidents zu prüfen, bevor Sie sich festlegen. So entsteht eine belastbare Entscheidungsgrundlage für Plattform-Teams, Security und Einkauf.

Welches Tool passt zu Ihnen?

Der Wechsel in drei Schritten

1. Pilot neben OneAgent. Betreiben Sie den Obseria Agent oder OpenTelemetry Collectors auf einem Cluster parallel zu OneAgent und vergleichen Sie die Abdeckung.
2. DQL nach OQL übertragen. Beide Sprachen sind Pipe-basiert, Abfragen, Dashboards und Alert-Bedingungen lassen sich daher meist eng abbilden; beginnen Sie mit On-Call-Ansichten.
3. Clusterweise ausrollen. Nach bestätigter Alert-Parität rollen Sie Cluster für Cluster aus und lösen OneAgent dort ab, wo OpenTelemetry die Workloads abdeckt.